a16z: ИИ перестроит отрасли, приложения и организации к 2026 году (Часть 2)

Оригинальное название статьи: Big Ideas 2026: Часть 2
Автор: a16z New Media
Перевод: Peggy, BlockBeats

Примечание редактора: Если прорыв в области ИИ за последний год переопределил «возможности моделей», то сегодняшние тренды меняют «логику приложений» и «границы отраслей». В 2026 году ИИ — это уже не просто пассивный инструмент, а активный участник каждого рабочего процесса, становящийся невидимой операционной системой, стимулирующей комплексную модернизацию в промышленности, финансах, потребительском секторе и корпоративном сотрудничестве.

В ежегодной серии «Big Ideas 2026» во второй части команды a16z по американскому динамизму и приложениям считают, что ключевое слово 2026 года — «реконструкция»: реконструкция инфраструктуры, реконструкция логики дистрибуции и реконструкция границ сотрудничества человека и машины. Те, кто сможет первыми уловить эти тренды, определят следующее десятилетие.

Ниже представлен оригинальный текст статьи:

Вчера мы опубликовали первую часть серии «Big Ideas», охватывающую то, что, по мнению наших команд по инфраструктуре, росту, медико-биологическим наукам и здравоохранению, а также Speedrun, стартапы будут решать в 2026 году.

Похожие материалы: «a16z Predicts Four Trends Leading in 2026 (Part 1)»

Сегодня мы представляем вам вторую часть этой серии, включая идеи от команд по американскому динамизму и приложениям. Следите за обновлениями, так как завтра мы поделимся креативными идеями от крипто-команды.

American Dynamism Team

David Ulevitch: Building an AI-Native Industrial Foundation

США восстанавливают экономические секторы, которые действительно составляют национальную мощь. Энергетика, производство, логистика и инфраструктура снова в центре внимания, и самая значительная трансформация — это появление по-настоящему ориентированного на ИИ, программно-центричного промышленного фундамента. Эти компании начинают с моделирования, автоматизированного проектирования и операций на базе ИИ. Они не трансформируют прошлое, а строят будущее.

Это открывает огромные возможности: передовые энергетические системы, тяжелое роботизированное производство, майнинг следующего поколения, биологический и ферментный катализ (производство ключевых химических прекурсоров, необходимых различным отраслям) и т. д. ИИ может проектировать более чистые реакторы, оптимизировать добычу ресурсов, создавать более эффективные ферменты и координировать автономные рои машин с проницательностью, недоступной традиционным операторам.

Та же трансформация происходит и за пределами заводов. Автономные датчики, дроны и современные модели ИИ теперь могут непрерывно контролировать ключевые системы, такие как порты, железные дороги, линии электропередач, трубопроводы, военные базы, центры обработки данных, которыми раньше было трудно управлять комплексно.

Реальный мир требует нового программного обеспечения. Предприниматели, которые смогут его создать, сформируют век американского процветания. Если вы такой человек, давайте поговорим.

Erin Price-Wright: The Renaissance of American Factories

Первый великий век Америки был построен на промышленной мощи, но мы потеряли большую часть этой силы — частично из-за офшоринга, частично из-за общего социального провала в устойчивом строительстве. Но теперь ржавые шестеренки снова вращаются, и мы наблюдаем возрождение американских заводов, сосредоточенных вокруг программного обеспечения и ИИ.

К 2026 году, я верю, мы увидим компании, решающие задачи в энергетике, майнинге, строительстве и производстве с «фабричным мышлением». Это означает: модульное развертывание ИИ и автономных технологий, сотрудничество с квалифицированными рабочими, чтобы сложные, кастомизированные процессы работали как на конвейере. Например: быстрое и итеративное решение сложных нормативных и разрешительных вопросов; ускорение циклов проектирования с учетом технологичности с самого начала; лучшее управление координацией крупномасштабных проектов; развертывание автономных технологий для ускорения задач, которые сложны или опасны для людей.

Применяя столетнюю идею Генри Форда о планировании масштабируемости и повторяемости с первого дня и накладывая новейшие технологии ИИ, мы вскоре достигнем массового производства ядерных реакторов, удовлетворим потребности в жилье, быстро построим центры обработки данных и откроем новый промышленный золотой век. Цитируя Elon Musk: «Сама фабрика — это продукт».

Zabie Elmgren: The Next Wave of Observability Will Be in the Physical World, Not the Digital World

За последнее десятилетие наблюдаемость программного обеспечения изменила то, как мы контролируем цифровые системы, делая кодовые базы и серверы прозрачными с помощью логов, метрик и трассировки. Та же революция вот-вот произойдет в физическом мире.

Американские города развернули более миллиарда IoT-камер и датчиков, и физическая наблюдаемость — понимание работы городов, электросетей и другой инфраструктуры в режиме реального времени — становится насущной и осуществимой. Этот новый слой восприятия также подтолкнет следующий рубеж робототехники и автономных технологий, позволяя машинам полагаться на универсальную сеть, которая представляет физический мир таким же наблюдаемым, как код.

Конечно, эта трансформация несет реальные риски: инструменты, которые могут обнаруживать лесные пожары или предотвращать несчастные случаи на стройплощадках, могут также породить антиутопические кошмары. Победителями следующей волны станут те, кто завоюет общественное доверие, создавая конфиденциальные, интероперабельные, ИИ-ориентированные системы, которые делают общество более прозрачным, а не менее свободным. Тот, кто сможет построить эту доверенную сеть, определит наблюдаемость следующего десятилетия.

Ryan McEntush: The Electrotechnical Industry Stack Will Drive the World Forward

Следующая промышленная революция происходит не только на заводе, но и внутри машин, которые приводят завод в действие.

Программное обеспечение изменило наш способ мышления, проектирования и общения. Теперь оно меняет то, как мы перемещаемся, строим и производим. Достижения в области электрификации, материалов и ИИ сходятся, чтобы привнести истинный программный контроль в физический мир. Машины обретают способность воспринимать, учиться и действовать автономно.

Это подъем электротехнического промышленного стека — комплексной технологии, движущей электромобили, дроны, центры обработки данных и современное производство. Он соединяет атомы, движущие мир, с bits, управляющими ими: минералы, очищенные в компоненты, энергия, хранящаяся в батареях, мощность, контролируемая силовой электроникой, движение, передаваемое прецизионными двигателями, все координируется программным обеспечением. Это невидимый фундамент прорыва физической автоматизации; он определяет, что программное обеспечение может не только вызвать автомобиль, но и управлять им самостоятельно.

Однако способность построить этот стек — от очистки критических материалов до производства передовых чипов — разрушается. Если Соединенные Штаты хотят возглавить следующий промышленный век, они должны освоить оборудование, лежащее в его основе. Нации, которые доминируют в электротехническом промышленном стеке, определят будущее промышленных и военных технологий.

Программное обеспечение поглотило мир, а теперь оно будет двигать мир.

Oliver Hsu: Autonomous Labs Accelerating Scientific Discovery

По мере развития возможностей моделирования в мультимодальных доменах и улучшения способностей роботов к работе, команды будут ускорять стремление к автономным научным открытиям. Эти параллельные технологии приведут к появлению автономных лабораторий, способных к научным исследованиям с замкнутым циклом — от генерации гипотез до проектирования и выполнения экспериментов, до вывода, анализа результатов и итеративных будущих направлений исследований. Команды, создающие эти лаборатории, будут междисциплинарными, интегрируя опыт в области ИИ, робототехники, физических и медико-биологических наук, производства, операций и многого другого, достигая междисциплинарных непрерывных экспериментов через «беспилотные лаборатории», чтобы открыть новую эру научных открытий.

Will Bitsky: Data Warfare in Key Industries

К 2025 году отличительной чертой эпохи ИИ являются ограничения вычислительной мощности и строительство центров обработки данных; однако в 2026 году она будет определяться ограничениями данных и передним краем следующей войны данных: в наших ключевых отраслях.

Эти ключевые отрасли остаются источниками неиспользованных, неструктурированных данных. Каждая отправка грузовика, снятие показаний счетчика, операция по техническому обслуживанию, производственный цикл, сборка и испытательный запуск служат материалом для обучения моделей. Тем не менее, сбор данных, маркировка и обучение моделей не являются общепринятыми терминами в промышленной сфере.

Спрос на эти данные ненасытен. Компании, такие как Scale, Mercor и исследовательские лаборатории ИИ, неустанно собирают данные о процессах (не только «что было сделано», но и «как это было сделано») и платят высокую цену за каждую единицу «данных пота».

Промышленные компании с существующей физической инфраструктурой и рабочей силой имеют сравнительное преимущество в сборе данных и начнут его использовать. Их операции будут генерировать неизмеримые данные, которые можно захватить с почти нулевыми предельными затратами, использовать для обучения проприетарных моделей или лицензировать третьим лицам.

Мы также можем ожидать появления стартапов, которые будут оказывать помощь. Эти стартапы предоставят стек координации: программные инструменты для сбора данных, аннотирования и лицензирования; сенсорное оборудование и SDK; среды обучения с подкреплением и конвейеры обучения; и, в конечном итоге, даже свои собственные интеллектуальные машины.

Applications Team

David Haber: AI-Enhanced Business Models

Лучшие ИИ-стартапы не просто автоматизируют задачи, они усиливают экономическую выгоду для клиента. Например, в сфере юридических рисков юридические фирмы зарабатывают деньги только тогда, когда выигрывают дела. Компании, такие как Eve, используют проприетарные данные о результатах для прогнозирования успеха дел, помогая юридическим фирмам выбирать лучшие дела, обслуживать больше клиентов и повышать процент побед.

ИИ улучшает саму бизнес-модель. Он не только снижает затраты, но и генерирует больше дохода. К 2026 году мы увидим, как эта логика распространится на все отрасли, при этом системы ИИ будут углублять согласованность с клиентскими стимулами, создавая составные преимущества, которые традиционное программное обеспечение не может достичь.

Anish Acharya: ChatGPT Becoming an AI App Store

Циклы потребительских продуктов требуют трех условий: новая технология, новое потребительское поведение и новые каналы дистрибуции.

До недавнего времени волна ИИ соответствовала первым двум условиям, но ей не хватало новых нативных каналов дистрибуции. Большинство продуктов полагались на существующие сети (например, X) или «сарафанное радио».

С выпуском OpenAI Apps SDK, поддержкой мини-приложений Apple и внедрением возможностей групповых сообщений в ChatGPT, потребительские разработчики теперь могут напрямую достигать 9 миллиардов пользователей ChatGPT и стимулировать рост через такие сети, как Wabi. Как последний кусочек пазла цикла потребительских продуктов, этот новый канал дистрибуции спровоцирует золотую лихорадку в потребительских технологиях, случающуюся раз в десятилетие, в 2026 году. Игнорируйте это на свой страх и риск. Мы также следим за rates.

Olivia Moore: Voice Agents Begin to Occupy Space

За последние 18 месяцев концепция голосовых агентов ИИ, управляющих реальными взаимодействиями для бизнеса, перешла из научной фантастики в реальность. Тысячи компаний, от малого и среднего бизнеса до корпораций, используют голосовой ИИ для планирования встреч, бронирования, проведения опросов, сбора информации и многого другого. Эти агенты помогают компаниям сокращать расходы, увеличивать доход и освобождать человеческих сотрудников для более ценной, более приятной работы.

Однако, поскольку эта область все еще находится на ранних стадиях, многие компании все еще застряли в фазе «голосовой точки контакта», предлагая только один или несколько типов звонков в качестве решения. Я с нетерпением жду возможности увидеть, как голосовые агенты расширятся для обработки полных рабочих процессов (возможно, мультимодальных) и даже управления всем циклом отношений с клиентами.

Это может включать более глубокую интеграцию агентов в бизнес-системы и предоставление им свободы для обработки более сложных взаимодействий. С постоянным улучшением базовых моделей — агенты теперь могут вызывать инструменты и работать в разных системах — нет причин, по которым каждая компания не должна запускать голосовой ИИ-продукт, оптимизируя критические аспекты своего бизнеса.

Marc Andrusko: No Prompt, Proactive Applications on the Horizon

2026 год ознаменует массовое прощание с подсказками. Следующая волна ИИ-приложений вообще не будет иметь видимого ввода подсказок — они будут наблюдать за вашими действиями и проактивно предлагать действия для вашего рассмотрения. Ваша IDE предложит рефакторинг до того, как вы заговорите; ваше CRM автоматически составит последующее письмо после окончания вашего звонка; ваш инструмент дизайна будет генерировать варианты, пока вы работаете. Интерфейс чата — это лишь вспомогательное колесо; теперь ИИ будет невидимыми лесами в каждом рабочем процессе, запускаемыми намерением, а не командой.

Angela Strange: AI Set to Truly Upgrade Banking and Insurance Infrastructure

Многие банки и страховые компании уже наложили возможности ИИ поверх устаревших систем, таких как обработка документов и голосовые агенты, но ИИ по-настоящему трансформирует финансовые услуги только тогда, когда мы перестроим их базовую инфраструктуру.

К 2026 году риск невыполнения модернизации для полноценного использования ИИ перевесит риск неудачи, и мы увидим, как крупные финансовые институты позволят истечь старым контрактам с поставщиками и начнут внедрять обновленные, ИИ-ориентированные альтернативы. Эти компании больше не будут ограничены прошлыми границами классификации, а стартапы, работающие с KYC, станут платформами, которые централизуют, стандартизируют и обогащают базовые данные как из устаревших систем, так и из внешних источников.

Каков будет результат?

Рабочие процессы будут значительно оптимизированы и достигнут параллельной обработки, больше не требуя переходов между системами и интерфейсами. Например, вы могли бы просматривать и обрабатывать сотни задач параллельно в ипотечной системе, при этом агенты даже выполняли бы более рутинные задачи.

Традиционные силосы объединятся, чтобы сформировать более крупные новые категории. Например, данные клиентов и онбординга, а также мониторинга транзакций могут быть интегрированы в единую платформу рисков.

Победители этих новых категорий будут в десять раз больше старых гигантов: категория больше, а рынок программного обеспечения поглощает рабочую силу. Будущее финансовых услуг — это не применение ИИ к старым системам, а построение новой операционной системы на базе ИИ.

Joe Schmidt: Pre-deployment Model Bringing AI to 99% of Enterprises

ИИ — это самый захватывающий технологический прорыв нашего поколения. Однако до сих пор большая часть преимуществ для стартапов была сосредоточена в 1% предприятий Кремниевой долины — будь то буквально в районе залива или его расширенной сети. Это также разумно: предприниматели хотят продавать компаниям, с которыми они знакомы, до которых легко добраться, будь то поездка в офис или через связи VC в совете директоров.

К 2026 году эта ситуация изменится на противоположную. Предприятия поймут, что подавляющее большинство возможностей ИИ существует за пределами Кремниевой долины, и мы увидим, как новые предприниматели примут модель предварительного развертывания, чтобы раскрыть возможности, скрытые в крупных традиционных отраслях. Эти возможности огромны в традиционных консалтинговых и сервисных отраслях (таких как компании по системной интеграции и внедрению) и медленно развивающихся отраслях, таких как производство.

Seema Amble: AI Creating New Orchestration Layers and Roles in the Fortune 500

К 2026 году предприятия будут дальше переходить от изолированных инструментов ИИ к мультиагентным системам, которые должны работать как координирующие цифровые команды. Поскольку агенты начинают управлять сложными, взаимозависимыми рабочими процессами — такими как планирование, анализ и выполнение — организациям необходимо переосмыслить структуры работы и поток контекста между системами. Мы уже видели, как компании, такие как AskLio и HappyRobot, развертывают агентов по всему процессу, а не только для одной задачи.

Fortune 500 почувствует этот сдвиг наиболее глубоко: они обладают самыми глубокими изолированными пулами данных, институциональными знаниями и операционной сложностью, большая часть которых существует в человеческих мозгах. Преобразование этого контекста в базовую структуру, разделяемую автономными работниками, откроет более быстрые решения, сжатые циклы и позволит достичь сквозных процессов, больше не зависящих от человеческого микроменеджмента.

Этот сдвиг также заставит лидеров переосмыслить роли и программное обеспечение. Появятся новые функции, такие как дизайнеры рабочих процессов ИИ, супервайзеры агентов и лидеры по управлению, ответственные за оркестрацию и аудит цифровой рабочей силы. Опираясь на существующие системы записей, предприятиям потребуются системы координации: для управления взаимодействиями мультиагентов, оценки контекста и обеспечения надежности автономных рабочих процессов. Люди будут сосредоточены на обработке крайних случаев и самых сложных ситуаций. Подъем мультиагентных систем — это не просто еще один шаг в автоматизации, а реконфигурация того, как предприятия работают, принимают решения и создают ценность. Использование VC и did станет критически важным.

Bryan Kim: Consumer AI Moving from "Help Me" to "See Me" in 2026

2026 год станет годом, когда потребительские ИИ-продукты перейдут от продуктивности к связности. ИИ больше не будет просто помогать вам выполнять работу, а поможет вам видеть себя более ясно и строить более крепкие отношения.

Конечно, это сложно. Многие социальные ИИ-продукты уже были запущены и потерпели неудачу. Но благодаря мультимодальным контекстным окнам и снижению затрат на вывод, ИИ-продукты теперь могут учиться на полной текстуре вашей жизни, а не только на том, что вы говорите чат-боту. Представьте: фотоальбомы, показывающие реальные эмоциональные моменты, режимы обмена сообщениями 1:1 и групповых чатов, меняющиеся в зависимости от участников, ежедневные привычки, корректирующиеся под стрессом.

Как только эти продукты приземлятся, они станут частью нашей повседневной жизни. В целом, продукты «увидь меня» имеют лучшие механизмы удержания, чем продукты «помоги мне». Продукты «помоги мне» монетизируются через высокую готовность платить за дискретные задачи и оптимизируют удержание подписки; продукты «увидь меня» монетизируются через постоянное вовлечение в повседневную жизнь: меньшая готовность платить, но более липкие модели использования.

Люди уже постоянно обменивают данные на ценность: вопрос в том, стоит ли то, что они получают. И скоро это станет реальностью.

Kimberly Tan: New Model Primitives Unlock Unprecedented Company Forms

В 2026 году мы увидим появление некоторых компаний, которые не могли существовать в прошлом, а теперь существуют благодаря прорывам в моделировании, таким как вывод, мультимодальность и компьютерная работа. До сих пор многие отрасли (такие как право или поддержка клиентов) просто использовали улучшенные возможности вывода для улучшения существующих продуктов. Но мы только начинаем видеть компании, чьи основные возможности продукта полностью управляются этими новыми примитивами моделей.

Продвижение в возможностях вывода может открыть новые функциональные возможности, такие как оценка сложных финансовых претензий или обработка плотных академических или аналитических исследований (например, вынесение решений по спорам о выставлении счетов). Мультимодальные модели позволяют извлекать потенциальные видеоданные из отраслей, укорененных в физическом мире (например, камеры на производственных площадках). А возможности компьютерной работы позволяют автоматизировать огромные отрасли, долгое время заблокированные настольным программным обеспечением, плохими API и фрагментированными рабочими процессами.

James da Costa: AI Startups Selling to Other AI Startups and Scaling

Мы находимся в беспрецедентном моменте создания компаний, движимом текущим циклом продуктов ИИ. Однако, в отличие от прошлого, существующие гиганты не «спят», так как они также активно внедряют ИИ. Итак, как стартапы могут добиться успеха?

Один из самых мощных и недооцененных способов, которыми стартапы выигрывают права на дистрибуцию, — это обслуживание компаний на стадии их зарождения: компании «гринфилд» (совершенно новые бизнесы). Если вы можете привлечь их на стадии зарождения и расти вместе с ними, по мере масштабирования клиентов вы также станете большой компанией. Компании, такие как Stripe, Deel, Mercury и Ramp, следовали этой стратегии. Фактически, когда Stripe была основана, многие из ее клиентов еще не существовали.

В 2026 году мы увидим, как эти стартапы, ориентированные на «гринфилд», масштабируются в ряде категорий корпоративного программного обеспечения. Ключ прост: создайте лучший продукт и сосредоточьтесь на новых клиентах, не обязанных существующим игрокам.

Следите за обновлениями, так как завтра мы поделимся идеями от крипто-команды.

[Original Article Link]